2025年7月2日，北京——多模态人工智能领域迎来里程碑式突破。智谱AI正式发布GLM-4.1V-Thinking系列视觉语言模型，并率先将其中的GLM-4.1V-9B-Thinking版本对外公开源代码，标志着中国自主研发的视觉大模型已实现从基础感知到高阶认知的关键跨越。该模型通过创新的课程采样强化学习（RLCS）训练策略，在18项国际权威评测中展现出超越8倍参数量模型的性能表现，重新定义了高效能AI模型的技术标准。
【免费下载链接】GLM-4.1V-9B-Base 
项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/GLM-4.1V-9B-Base
小参数撬动大能力：效率革命重塑行业认知
在人工智能模型参数竞赛愈演愈烈的当下，智谱GLM-4.1V-9B-Thinking以90亿参数规模实现了对720亿参数模型的性能超越。据官方公布的测试数据，该模型在多模态推理、复杂视觉理解等核心任务上，全面超越参数量达72B的Qwen2.5-VL-72B，其中在图表逻辑分析、空间几何推理等12项任务中准确率提升超过15%。这种"以小博大"的技术突破，源于其独创的三维卷积视觉编码架构与动态课程学习机制的深度融合，为行业提供了参数效率与认知能力平衡发展的全新范式。
模型研发团队负责人表示："传统认知中，模型性能提升高度依赖参数规模扩张，但GLM-4.1V-9B-Thinking证明，通过结构化创新与训练策略优化，10B级别模型完全能够达到甚至超越百亿级模型的认知水平。"这种效率革命不仅大幅降低了AI应用的算力门槛，更为边缘计算、移动终端等资源受限场景的智能化升级提供了可能。
五大核心能力解锁多模态应用新场景
GLM-4.1V-9B-Thinking通过多模态数据混合训练，构建了从视觉感知到逻辑推理的完整能力体系。实测显示，该模型在五大核心应用场景展现出行业领先水平：
在学术研究领域，模型成功解答2025年高校入学考试数学理科卷最后一道压轴题，通过分步推理得出正确答案，展现出对复杂数学符号与空间几何关系的精准理解。教育专家指出，这种能力为个性化辅导系统开发提供了技术基础，可实现从题目识别到解题思路生成的全流程智能化。
商业分析场景中，面对包含12个数据维度的年度财报图表，模型不仅准确提取Sony公司63亿美元的年度利润峰值，更通过文本附注关联分析，定位出其"游戏主机部门为最大营收来源"的隐藏信息。这种跨模态关联推理能力，使企业决策支持系统的数据分析深度实现质的飞跃。
如上图所示，该图片展示了新浪财经App的官方标识及下载入口。这一应用界面直观体现了多模态模型在移动终端的落地场景，为普通用户提供了便捷获取金融资讯与AI模型动态的渠道。
在智能交互领域，模型实现了对图形用户界面（GUI）的精准理解。当用户发出"创建两周后与史密斯博士的会议"指令时，模型能准确识别日历应用界面元素，生成包含点击坐标的操作指令，成功完成日程创建。这种能力使智能助手能够直接理解并操控各类应用界面，大幅降低人机交互门槛。
前端开发场景中，模型展示了从设计图到代码的端到端转换能力。输入移动端界面设计稿后，可自动生成响应式React代码，并保持95%以上的视觉还原度。这一突破将UI/UX设计到前端实现的开发周期缩短60%以上，推动软件开发流程的智能化重构。
最引人注目的是其科学原理解释能力。针对"纸巾连接三杯液体"的物理实验视频，模型不仅准确识别出毛细现象，更通过分子间作用力、表面张力等物理概念，构建了完整的现象解释框架。这种从观察到原理的认知跃迁，为教育、科研等领域的AI辅助系统开辟了新路径。
技术架构创新：三维融合引领认知革命
GLM-4.1V-Thinking的突破性表现源于其三大核心技术模块的协同创新。视觉编码部分采用AIMv2-Huge架构，通过三维卷积替换传统二维卷积，实现对视频序列在时间维度的精准建模。这种设计使模型处理4K分辨率视频的效率提升3倍，同时保留帧间动态信息的完整性。
为解决极端分辨率图像理解难题，研发团队创新融合二维旋转位置编码（2D-RoPE）与动态插值技术。该方案使模型能稳定处理200:1宽高比的医学影像和4K分辨率的卫星图像，同时通过双三次插值算法动态适配不同分辨率输入，在保持预训练能力的基础上实现全场景覆盖。
语言解码器的三维旋转位置编码（3D-RoPE）扩展是另一项关键突破。通过在传统RoPE中引入空间维度参数，模型对图像中物体空间关系的理解准确率提升23%，在三维重建、立体几何推理等任务中表现尤为突出。这种多模态融合机制，使视觉信息与语言语义能够在统一空间中进行深度交互，为复杂推理提供了结构化认知基础。
训练流程采用三阶段递进式架构：多模态预训练阶段通过12万步全局优化，构建基础感知能力；监督微调阶段针对28类复杂任务进行专项强化；创新的课程采样强化学习阶段，则通过动态难度调整机制，使模型在推理能力上实现阶梯式跃升。这种科学的训练范式，确保了模型在各类任务中的均衡表现。
开源生态构建：推动多模态技术普及
作为国内首个开源的高阶认知多模态模型，GLM-4.1V-9B-Thinking的代码与模型权重已通过Gitcode平台向全球开发者开放。开发者可通过以下地址获取完整资源：
- 代码仓库：https://gitcode.com/zai-org/GLM-4.1V-9B-Base
- 技术文档：包含架构设计、训练流程、性能评估等完整资料
- API接口：提供开箱即用的多模态处理服务
开源社区负责人强调："我们希望通过开放GLM-4.1V-9B-Thinking的核心技术，降低多模态AI的研发门槛，让更多中小企业和科研机构能够参与到高阶人工智能的创新应用中。"目前已有超过200家企业表示将基于该模型开发行业解决方案，覆盖智慧医疗、工业质检、自动驾驶等15个关键领域。
行业分析指出，该模型的开源将加速多模态技术的普及进程。相较于闭源模型，开源体系能够汇聚全球开发者智慧，推动模型在垂直领域的深度优化，预计将带动相关应用开发周期缩短50%，行业解决方案成本降低60%以上。
未来展望：认知智能开启AI新纪元
GLM-4.1V-Thinking系列的发布，标志着多模态AI已进入"认知革命"新阶段。随着模型能力的持续进化，未来将在以下方向实现突破：动态场景的实时因果推理、跨模态知识图谱构建、多轮交互式问题解决等。这些能力的成熟，将推动智能助手从工具属性向协作伙伴角色转变。
技术专家预测，高效能多模态模型将成为AI产业化的关键基础设施。在智能制造领域，基于该技术的视觉检测系统可同时实现缺陷识别与根因分析；在智慧教育场景，能根据学生解题过程动态生成个性化辅导方案；在内容创作领域，则可通过文本描述直接生成具备专业设计水准的三维场景。
随着开源生态的不断完善，GLM-4.1V-9B-Thinking有望成为多模态技术创新的"孵化器"。通过学术界与产业界的协同创新，中国自主研发的AI模型正逐步建立起技术标准话语权，为全球人工智能的可持续发展贡献中国智慧与中国方案。
在参数规模与认知能力的平衡中，GLM-4.1V-Thinking系列模型以突破性的技术架构证明：效率革命远比参数竞赛更具行业价值。这场由中国AI企业引领的技术革新，不仅重新定义了多模态模型的发展路径，更为人工智能的普惠应用铺设了坚实道路。随着技术的不断迭代，我们正加速迈向"小而美"与"强而智"并存的智能新时代。
【免费下载链接】GLM-4.1V-9B-Base 项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/GLM-4.1V-9B-Base
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
